使用VivadoHLS高级语言综合工具，可以轻松实现OpenCV C++视频处理设计到RTL代码的转换，输出硬件加速器或者直接在FPGA上实现实时视频处理功能。
vivado hls和vivado的关系：其有推出了新软件VIVADO，其实主要原因还是用这个软件来支持zyqn芯片。vivado hls 的全称是 high-level synthesis 高性能综合。
任何一个4输入1输出组合逻辑电路，都有一张对应的“真值表”，同样的如果用这么一个存储器制成的4输入1输出的“真值表”，只需要修改其“真值表”内部值就可以等效出任意4输入1输出的组合逻辑，这些“真值表”内部值就是那些01编码。
对于ARM嵌入式的初学者，用ARM9开发板。\x0d\x0a\x0d\x0a首先，从功能上来说，ARM11要比ARM9强一些，但是性能优异并不代表适合初学者。对于初学者来说ARM11的有些功能是冗余。\x0d\x0a\x0d\x0a其次，学习ARM9或者ARM11就在所难免学习其所支持的操作系统Linux（ARM11可以支持Android）。
如果毕业后偏向手机、多媒体行业的话，建议ARM11，ARM11在处理这些方面有较大的优势。比如说IPHONE曾经用的就是ARM11作主控芯片，可见ARM11在多媒体方面的巨大优势。现在的安卓，用ARM11也可以运行，对于从事手机开发这方面来说，很有优势。
建议选择ARM9开发板。这是目前学习嵌入式性价比最好的方案。选择ARM7，可能连一个完整的Linux都跑不起来（因为很多ARM7 SoC是不带MMU的，如果是这样的板子，只能跑uCLinux，那我觉得，还不如不买）。
建议你学ARM9。ARM7系列属于不上不下的芯片，因为它没有MMU，所以无法搭载大型系统。而外设资源又不如STM32的丰富。所以ARM7已经无利用价值了。ARM9与ARM11是一样的架构，ARM9相对来说更简单，资源也更丰富，先买块ARM9的MINI2440玩通LINUX吧。
1、要想掌握这一技术，首先要理解其基础——C语言编程。作为物联网的基石，C语言是Linux和安卓系统底层的主力语言，特别是对指针、结构体、文件处理和数组的掌握，是不可或缺的基础。0技能升级：C语言与Java编程/ 要成为物联网工程师，C语言是基础，但Java也不可或缺。
2、要想成为系统的的物联网工程师需要系统学习。由浅入深地对嵌入式物联网技术以及Linux平台全面掌握，能够独立胜任物联网开发、嵌入式Linux应用开发、5G周边产品开发、底层系统开发、设备驱动开发、从终端到云技术开发以及Linux衍生产品等多方面工作。可以更加系统的了解嵌入式物联网相关行业知识。
3、物联网工程师需要学习一下几个方面：1 、物联网产业与技术导论：全面了解物联网之 RFID 、 M2M 、传感网、两化融合等技术与应用。2 、 C 语言程序设计：物联网涉及底层编程， C 语言为必修课，同时需要了解 OSGi ， OPC ， Silverlight 等技术标准。
4、无线传感网络概论： 掌握无线通讯技术，包括Zigbee、蓝牙、Wi-Fi、移动通信网络等，如蓝牙耳机和车载蓝牙，它们都是无线传感网络的鲜活应用。
5、物联网工程师需要学习一下几个方面1 物联网产业与技术导论全面了解物联网之 RFID M2M 传感网两化融合等技术与应用2 C 语言程序设计物联网涉及底层编程， C 语言为必修课，同时需要了解 OSGi 。
1、进行样本训练 该步骤通过调用OpenCV\bin目录下的haartraining程序（新版本的opencv改名为opencv_haartraining）来完成。其中，Haartraining的命令行参数为：－data 存放训练好的分类器的路径名。
2、该方法的基本步骤为： 首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的 harr 特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。 分类器中的级联是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。
3、使用opencv_traincascade.exe文件进行训练 首先在当前目录下新建一个dt文件夹用于存放生成的.xml文件。
4、依次类推，经过 T 次循环，得到 T 个弱分类器，把这 T 个弱分类器按一定的权重叠加（boost）起来，得到最终想要的强分类器。训练系统总体框架，由“ 训练部分”和 “ 补充部分”构成。
5、个人这么认为），默认的参数是14，可以自己改变，有时候训练会到7步、8步的时候程序会停主，从而不能生成.xml文件你可以把-nstages参数设置到对应的步数，重新训练。当然不生成xml文件也能用，cvLoadHaarClassifierCascade函数就是手动添加分类器的，不过没有用cvLoad直接加载xml文件方便。